上图中,蓝色区域与红色区域的重叠部分不多,所以可以看到ROC曲线距离左上角很近。 但是,当蓝色区域与红色区域基本重叠时,ROC曲线就和接近y=x这条线了。 综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例...
上图中,蓝色区域与红色区域的重叠部分不多,所以可以看到ROC曲线距离左上角很近。 但是,当蓝色区域与红色区域基本重叠时,ROC曲线就和接近y=x这条线了。 综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例...
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under Curve）是一种用于评估分类模型性...
Area Under Curve）ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under Curve）是一种...
https://youtu.be/4jRBRDbJemM The plot on the left shows the distributions of predictors for the two outcomes, and the plot on the right shows the ROC curve for these distributions. The vertical line that travels left-to-right is the cutoff value. The red dot that travels along the ROC...
于是 Area Under roc Curve(AUC) 就出现了。顾名思义, AUC的值就是处于 ROC curve 下方的那部分面 积的大小。通常, AUC的值介于 0.5 到 1.0 之间,较大的 AUC代表了较好的 performance 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题:AUC的计算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,...
所以接下来定义ROC曲线下的面积为AUROC(Area Under the ROC Curve),大部分时候简写为AUC。 好的模型更向左上凸,所以曲线下面积也就更大,AUC也就更大。 所以就可以通过比较N个模型的AUC的大小来方便地比较它们的分类效果。另外,随机模型的AUC是对角线下的面积,即0.5。所以任何合理的模型的AUC都应该大于0.5。
因此,ROC曲线越往左上方靠拢,Sensitivity和Specificity就越大,模型的预测效果就越好。同样的思路,你还可以解释为什么ROC曲线经过点(0,0)和(1.1),不提。 AUC, Area Under the ROC Curve ROC曲线是根据与45度线的偏离来判断模型好坏。图示的好处是直观,不足就是不够精确。到底好在哪里,好了多少?这就要涉及另一...
绘制ROC曲线 参考: AUC-ROC Curve in Machine Learning Clearly Explained - Analytics Vidhya Classification: ROC Curve and AUC | Machine Learning Crash Course AUC的优缺点 AUC值使用了4个象限里的所有数,同时考虑了正负例的正确与错分情况,可以在数据集略不平衡时仍能反映分类器的分类能力;相对来说F值只使用...
顾名思义, AUC的值就是处于 ROC curve下方的那部分面积的大小。通常, AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的 AUC代表了较好的performanee 。 好了,到此为止,所有的前续介绍部分结束,下面进入本篇帖子的主题: AUC的计 6、算方法总结。最直观的,根据 AUC这个名称,我们知道,计算出 ROC曲线下面的面积,就是 AUC的值...